飞鹤
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai应用落地
Llm微调
Pytorch
Rag
向量检索
多模态
大模型
智能Agent
知识库
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂平台、前沿技术栈、薪资有竞争力，但WLB一般
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
21 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
作为飞鹤的算法工程师，你将负责企业大模型应用落地研发，主导RAG、LLM微调、智能Agent等核心算法方案设计与落地，支撑营销内容生成、智能问答、数据分析等业务场景
你将参与高质量知识库搭建、向量检索优化，并跟进前沿AI技术，与跨团队协作推动AI应用规模化上线
适合具备大模型落地经验、结果导向的算法人才
最低要求
本科及以上学历
计算机、人工智能、大数据、统计学、应用数学等理工科相关专业
熟练掌握RAG、LLM微调、向量检索、智能Agent开发落地，AI项目落地经验
熟悉主流大模型框架与开源模型，具备独立算法方案设计、问题排查、效果迭代能力，能精准解决业务场景模型痛点
熟悉数据处理、模型推理优化、算力调优，保证AI应用高效、稳定落地使用
具备良好的业务理解和跨团队协作能力，结果导向，有消费品甲方AI落地项目经验者优先
工作职责
负责企业大模型应用落地研发，主导RAG检索增强、LLM微调、智能Agent等核心算法方案设计与落地，支撑业务AI场景落地
针对营销内容生成、智能问答、业务数据分析、自动化办公等业务场景，优化模型效果，解决模型幻觉、响应慢、准确率低等核心问题
负责高质量企业知识库搭建、文本预处理、向量检索优化，迭代模型推理能力，提升AI应用实用性与稳定性
跟进大模型、多模态AI前沿算法，结合公司业务场景做技术选型、适配与创新，沉淀可复用的算法能力组件
协同AI产品、研发、业务团队，完成算法原型验证、试点落地与规模化上线，配合完成系统集成与性能调优
优先资格
有消费品甲方AI落地项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 飞鹤为上市大企业，平台稳定，资源丰富，AI应用落地场景明确，能积累实际项目经验
- 大模型技术是当前热门领域，技能成长快，职业前景广阔
- 大模型技术迭代快，需要持续学习，保持技术前沿
- 可能涉及多项目并行，工作强度较大，需要良好的时间管理和抗压能力
缺点 / 挑战
- 工作内容涉及RAG、LLM、Agent等前沿技术，技术挑战性强，能提升个人竞争力
- 传统行业AI落地可能面临数据质量、业务理解等挑战，需要较强的跨部门沟通能力
- 适合有AI落地经验、热爱技术挑战、愿意在传统行业推动AI创新的算法工程师
角色解读
- 可向技术专家方向发展，深耕大模型应用技术，成为企业AI架构师或算法团队负责人
- 可转向AI产品方向，结合业务需求设计AI解决方案，成为AI产品经理或业务负责人
- 在飞鹤等大型企业，有机会参与核心AI项目，积累行业经验，未来可跳槽至互联网大厂或AI创业公司
- 负责企业大模型应用落地，设计RAG、LLM微调、智能Agent等算法方案，并推动在业务场景中落地
- 针对营销内容生成、智能问答、数据分析等场景，优化模型效果，解决幻觉、响应慢、准确率低等问题
- 搭建企业知识库，优化文本预处理和向量检索，提升模型推理能力和应用稳定性
- 跟踪前沿AI技术，进行技术选型和创新，与产品、研发团队协作完成原型验证和规模化上线
- 熟练掌握RAG、LLM微调、向量检索、智能Agent开发，具备实际AI项目落地经验
- 熟悉主流大模型框架（如PyTorch、HuggingFace）和开源模型，能独立进行算法方案设计和问题排查
- 具备数据处理、模型推理优化和算力调优能力，确保AI应用高效稳定
- 良好的业务理解和跨团队协作能力，结果导向，有消费品行业经验者优先
申请策略
- 关注飞鹤的数字化转型和AI战略，了解其业务场景，在面试中展示对业务的思考
- 准备一个完整的AI项目案例，从问题定义到落地效果，展示全流程能力
- 突出大模型应用项目经验，特别是RAG、LLM微调、Agent开发的实际案例，量化成果
- 强调独立设计算法方案和解决业务问题的能力，展示技术深度
- 如有消费品行业AI项目经验，务必重点突出，这是加分项
- 展示跨团队协作和业务理解能力，体现结果导向
- 深入学习RAG、LLM微调、Agent框架（如LangChain、AutoGen），掌握最新技术
- 熟悉主流大模型（如GPT、LLaMA）的部署和优化，了解推理加速技术
面试指南
- 采用STAR法则，描述情境、任务、行动和结果，突出技术细节和量化成果
- 强调问题解决思路，先分析问题根因，再设计解决方案，最后评估效果
- 展示对业务的理解，说明如何将技术转化为业务价值
- 请介绍一个你主导的RAG项目，如何解决检索准确率问题？
- 如何评估LLM微调的效果？你使用过哪些微调方法？
- 在智能Agent开发中，如何设计工具调用和任务规划？
- 如何解决模型幻觉问题？你有哪些实际经验？
- 你如何与业务团队协作，确保AI项目落地？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
飞鹤作为上市大企业，薪资水平有竞争力，福利体系完善，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
大模型技术前沿，项目落地机会多，能快速提升技能，但成长路径未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、LLM微调、向量检索、智能Agent、多模态
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在北京，现场办公，未提及弹性工作，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
飞鹤作为乳业龙头，AI应用能提升企业效率，但社会价值有限，行业增长稳定。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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